基于特征融合的主观题智能阅卷算法研究

为了实现主观题智能阅卷,本文提出了一个基于多特征融合的主观题智能阅卷算法.首先,分别设计两种算法:关键词相似度算法和语义相似度算法,计算学生答案和标准答案之间的关键词相似度和语义相似度;然后,以题目的 题型和科目作为特征值,分别计算出两相似度的权值,并利用权值计算出学生答案的得分实验表明,本文提出的算法,能有效主观题智能阅卷算法的准确性,具有较好的应用前景.     

堆本体抗震试验动力相似关系推导与验证

为确保堆本体抗震试验中流体对流效应、脉冲效应和堆本体结构响应的准确性，需保证重力、流体与固体惯性力、结构弹性力和结构应变的相似性。本文从固体结构的振动方程、不可压牛顿流体的动力学方程、流固交界面的边界条件和环形柱体域内液体线性晃动的动力学公式出发，基于控制方程的量纲分析法，推导了考虑液体晃动效应的堆本体地震响应动力相似关系。基于上述相似关系建立了堆容器堆内构件和堆容器内自由液面流体域的缩尺模型，通过有限体积法分析堆容器堆内构件原型和缩尺模型中液体的晃动固有频率、晃动波高、压力以及液体晃动对堆容器支承裙的倾覆力矩。结果表明本文动力相似关系具有合理性和准确性，可用于堆本体缩尺模型的抗震试验研究。     

一个具有前向安全和后向安全的可验证多关键字可搜索加密方案

随着现代社会软硬件技术的快速发展，云计算技术对于客户端的数据存储和计算提供了巨大的帮助，为用户节省了大量成本.而在存储的同时，用户可以通过可搜索加密（SE,Searchable Encryption）技术，对存储数据进行加密搜索，同时确保数据的安全性和搜索隐私性.本方案使用公钥加密实现了数据拥有者和数据使用者之间的多关键字可搜索加密，数据使用者搜索时以出现频率最少的关键字作为主关键字进行加密搜索，并且云服务器对每个索引密文只需要一次计算即可得到准确的多关键字搜索结果，最大程度降低了无关文件的访问，节约了大量时间成本.而在存储和搜索过程中，我们认为云服务器是诚实且好奇的系统，它会诚实地为用户存储数据，并正确执行存储和计算过程，但是其会对存储的数据产生好奇感，即窥探用户的数据，并且对每次的搜索结果很感兴趣.为减少多关键字可搜索加密方案的信息泄露，提高安全性，提出的方案具有前向安全和后向安全的特性，在动态更新时为每次更新的状态创建一种隐式结构，使得云服务器只需要保存最新一次的更新状态就能保证对所有数据进行搜索，并且每个更新状态只保存前一次更新状态的信息，实现了前向安全性;通过将每次对文件的更...     

三维CT层间图像超分辨重建与修复

CT图像在疾病诊断、癌症精准放疗阶段发挥着重要的作用.然而,受X射线剂量的限制以及现有医疗设备等因素的影响,三维CT图像成像采样间距较大,层间分辨率远低于层内分辨率.为提高CT图像的层间分辨率,避免因相邻层CT图像之间存在较大差异对超分辨率重建造成干扰,提出一种在相邻CT图像序列切片间利用上下层的配准信息插值出一个新的中间切片,并对插值得到的中间切片进行修复的方法.首先,利用CLG-TV光流估计模型配准算法估计相邻2幅CT图像之间的像素运动,得到一个稠密的光流场,从而获得2个连续切片之间精确的像素对应关系,并依据新切片位置对速度矢量进行缩放;然后,利用计算出的速度场在连续2幅图像之间生成初始插值图像.由于相邻切片之间的像素难以一一对应,插值后的图像通常存在像素缺失现象.最后利用序列图像的帧间非局部自相似性,通过求解最优化问题以修复插值图像中像素丢失的区域.在DIR-Lab实验室和山东省医学影像学研究所提供的数据集上的实验结果表明,与其他经典方法相比,文中方法能够生成高质量的中间CT切片,在定量和定性上提高了层间分辨率.     

高精度夹芯阀外径动态视觉测量系统

为了解决人工测量夹芯阀外径效率低、精度低的问题，本文设计了一套高精度夹芯阀外径动态视觉测量系统。该视觉检测系统能够处理带有毛刺干扰的夹芯阀图像，从而以实现夹芯阀凸台外径的高精度测量。首先，针对上料装置的定位偏差，提出一种基于连通域分析的夹芯阀轮廓动态跟踪方法，能够快速动态跟踪夹芯阀轮廓ROI，针对夹芯阀的复杂外形，提出一种鲁棒的去除毛刺干扰的算法，能够剔除掉偏差较大的坏点。再对正常轮廓点使用最小二乘算子实现外径测量。试验结果表明，该测量系统能够准确地测量出 ?16mm、?33.5mm、?38mm三种规格的夹芯阀的外径值，重复精度分别能够达到0.003mm、0.005mm和0.006mm，完全满足夹芯阀的检测要求，在实际工业应用中具有良好的可行性。     

基于边缘和局部熵融合的视觉安全性评估方法

针对基于局部熵进行加密图像视觉安全性评估存在块效应的局限性，引入图像的边缘特征，通过共有边缘来衡量加密图像与原始图像的边缘相似度，消除了块效应。由于局部熵对加密等级低的图像不敏感，边缘相似度对加密等级高的图像不敏感，将两个评估方法进行自适应融合，提出[SLEES]（Local Entropy and Edge Similarity，[SLEES]）指标。通过改变图像像素位置和图像像素值的加密方式处理图像和视频帧进行测试，实验结果表明，[SLEES]指标相比传统评估指标有更好的鲁棒性，评估范围更广。